4 moduri în care IA generativă abordează provocările de producție – Blog IBM

Industria prelucrătoare se află într-o poziție de neinvidiat. Se confruntă cu un atac constant al presiunii costurilor, al volatilității lanțului de aprovizionare și al tehnologiilor disruptive precum imprimarea 3D și IoT. Industria trebuie să optimizeze continuu procesul, să îmbunătățească eficiența și să îmbunătățească eficiența generală a echipamentelor.

În același timp, există acest val uriaș de durabilitate și tranziție energetică. Producătorii sunt chemați să își reducă amprenta de carbon, să adopte practici de economie circulară și să devină mai ecologici în general.

Și producătorii se confruntă cu presiunea de a inove în mod constant, asigurând în același timp stabilitatea și siguranța. O predicție AI inexactă într-o campanie de marketing este o neplăcere minoră, dar o predicție AI inexactă într-un atelier de producție poate fi fatală.

Tehnologia și întreruperile nu sunt noi pentru producători, dar problema principală este că ceea ce funcționează bine în teorie eșuează adesea în practică. De exemplu, ca producători, creăm o bază de cunoștințe, dar nimeni nu poate găsi nimic fără să petreacă ore întregi căutând și răsfoind prin conținut. Sau creăm un lac de date, care degenerează rapid într-o mlaștină de date. Sau continuăm să adăugăm aplicații, astfel încât datoria noastră tehnică continuă să crească. Dar nu putem să ne modernizăm aplicațiile, deoarece logica dezvoltată de-a lungul anilor este ascunsă acolo.

Soluția constă în IA generativă  

Să explorăm câteva dintre capabilitățile sau cazurile de utilizare în care vedem cea mai mare acțiune:

1. Rezumat

Rezumatul rămâne cel mai important caz de utilizare pentru tehnologia AI generativă (gen AI). Împreună cu căutarea și interacțiunea multimodală, gen AI este un asistent excelent. Producătorii folosesc rezumatul în moduri diferite.

Aceștia îl pot folosi pentru a proiecta o modalitate mai bună pentru operatori de a prelua informațiile corecte rapid și eficient din depozitul vast de manuale de operare, SOP-uri, jurnalele de bord, incidente trecute și multe altele. Acest lucru permite angajaților să se concentreze mai mult pe sarcinile lor și să facă progrese fără întârzieri inutile.

IBM® are acceleratoare gen AI concentrate pe producție pentru a face acest lucru. În plus, aceste acceleratoare sunt pre-integrate cu diverse servicii cloud AI și recomandă cel mai bun LLM (model de limbă mare) pentru domeniul lor.

Rezumatul ajută, de asemenea, în n medii de operare dure. Dacă mașina sau echipamentul eșuează, inginerii de întreținere pot folosi gen AI pentru a diagnostica rapid problemele pe baza manualului de întreținere și a unei analize a parametrilor procesului.

2. Înțelegerea datelor contextuale

Sistemele de date cauzează adesea probleme majore în firmele producătoare. Ele sunt adesea disparate, izolate și multimodale. Diverse inițiative pentru a crea un grafic de cunoștințe al acestor sisteme au avut succes doar parțial datorită profundității cunoștințelor moștenite, a documentației incomplete și a datoriilor tehnice suportate de-a lungul deceniilor.

IBM a dezvoltat un sistem bazat pe inteligență artificială Sistemul de descoperire a cunoștințelor care utilizează AI generativă pentru a debloca noi perspective și pentru a accelera deciziile bazate pe date cu date industriale contextualizate. IBM a dezvoltat, de asemenea, un accelerator pentru ingineria caracteristicilor conștient de context în domeniul industrial. Acest lucru permite vizibilitatea în timp real a stărilor de proces (normale/anormale), atenuează obstacolele frecvente ale procesului și detectează și prezice lotul de aur.

IBM a creat un consilier pentru forța de muncă care utilizează rezumarea și înțelegerea datelor contextuale cu detectarea intențiilor și interacțiunea multimodală. Operatorii și inginerii de fabrică pot folosi acest lucru pentru a se concentra rapid într-o zonă cu probleme. Utilizatorii pot pune întrebări prin vorbire, text și arătare, iar consilierul gen AI le va procesa și va oferi un răspuns, având în același timp conștientizarea contextului. Acest lucru reduce sarcina cognitivă asupra utilizatorilor, ajutându-i să facă o analiză a cauzei principale mai rapid, reducându-le astfel timpul și efortul.

3. Asistență pentru codare

Gen AI ajută și la codificare, inclusiv documentarea codului, modernizarea codului și dezvoltarea codului. Ca exemplu al modului în care gen AI ajută la modernizarea IT, luați în considerare cazul de utilizare Water Corporation. Water Corporation a adoptat Watson Code Assistant, care este alimentat de capabilitățile IBM AI gen, pentru a le ajuta în tranziția către o infrastructură SAP bazată pe cloud.

Acest instrument a accelerat dezvoltarea codului utilizând recomandări generate de AI bazate pe intrări în limbaj natural, reducând semnificativ timpul de implementare și munca manuală. Cu Watson Code Assistant, Water Corporation a realizat o reducere cu 30% a eforturilor de dezvoltare și a costurilor asociate, menținând în același timp calitatea și transparența codului.

4. Managementul activelor

Gen AI are puterea de a transforma gestionarea activelor.

AI generativă poate crea modele de bază pentru active. Când trebuie să anticipăm mai mulți KPI pentru același proces sau există o flotă de active similare. Este mai bine să dezvoltați un model de bază al activului și să îl reglați de mai multe ori.

Gen AI se poate antrena și pentru întreținerea predictivă. Modelele de fundație sunt foarte utile dacă datele de eșec sunt rare. Modelele tradiționale de inteligență artificială au nevoie de o mulțime de etichete pentru a oferi o precizie rezonabilă. Cu toate acestea, în modelele de fundație, putem antrena modele fără nicio etichetă și putem regla fin cu etichetele limitate.

De asemenea, IA generativă poate oferi suport și instruire pentru tehnicieni. Producătorii pot folosi tehnologiile gen AI pentru a crea un simulator de instruire pentru operatori și tehnicieni. În plus, în timpul procesului de reparație, tehnologiile gen AI pot oferi îndrumări și pot genera cea mai bună procedură de reparație.

Construiți noi capabilități digitale cu IA generativă

IBM consideră că agilitatea, flexibilitatea și scalabilitatea oferite de tehnologiile AI generative vor accelera semnificativ inițiativele de digitalizare în industria de producție.

Inteligența artificială generativă dă putere întreprinderilor în nucleul strategic al afacerii lor. În doi ani, modelele de bază vor alimenta aproximativ o treime din AI în mediile de întreprindere.

În primele lucrări ale IBM prin aplicarea modelelor de bază, timpul de valorificare este cu până la 70% mai rapid decât o abordare tradițională AI. Inteligența artificială generativă face ca alte tehnologii de inteligență artificială și de analiză să fie mai consumabile, ceea ce ajută întreprinderile de producție să realizeze valoarea investițiilor lor.

Construiți noi capabilități digitale cu IA generativă